Sicherheit und Authentifizierung
Eine weitere wichtige Aufgabe, zu deren Lösung KI beitragen kann, besteht darin, die perfekte Balance zwischen Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu finden. Idealerweise wollen sowohl Händler als auch Kunden, dass das Bezahlsystem so einfach wie möglich zu bedienen ist. So bleibt die Kaufhemmschwelle auf einem niedrigen Niveau und eine breitestmögliche Zielgruppe wird zur Nutzung des Systems ermuntert.
Idealerweise muss der Kunde nur eine einzige Aktion ausführen, etwa seinen Fingerabdruck scannen oder ein Selfie machen, um sich zu authentifizieren und eine Transaktion durchführen zu können. Das Problem ist allerdings, dass selbst biometrische Daten kompromittiert werden können. Wenn beispielsweise die Datenbank selbst gehackt wird, könnte ein falscher Fingerabdruck mit einem bereits hinterlegten Namen und dazugehörigen Bankdaten verknüpft werden.
Lesetipp: Neue Methoden der Authentifizierung
Bisher wird dieses Problem mit einer Zwei-Faktoren-Authentifizierung gelöst. Die Verbraucher sind nach wie vor gezwungen, ihren Fingerabdruck zu scannen und ein Passwort oder eine einmalige Passphrase einzugeben. Mit der Unterstützung von künstlicher Intelligenz werden Bezahlanbieter allerdings in der Lage sein, eine klares Bild davon zu entwerfen, was für jeden Kunden normal ist und was nicht. Wenn eine Transaktion zu diesem Bild passt, ist das Risiko gering und sie kann mit geringeren Authentifizierungsanforderungen durchgeführt werden. Wenn die Transaktion als etwas Besonderes hervorsticht, so wird eine umfassendere Authentifizierung erforderlich.
Unsere Zukunft liegt in der Bedienung der Maschinen
Innerhalb einer relativ kurzen Zeit, in nicht mehr als zehn Jahren, wird die Bezahlindustrie fast komplett KI-gesteuert sein. Intelligente Systeme werden die Aufnahme neuer Kunden, Know-your-Customer-Prozeduren und Payment-Backends durchführen und unentwegt Millionen von Transaktionen auf bestimmte Muster abscannen, um Betrug, aber auch künftige Trends, Verkaufs- und Marketingoptionen zu identifizieren. Wenn Kunden mit den Bezahlsystemen interagieren, dann wird das in erster Instanz fast immer über künstliche Intelligenz ablaufen.
- KI im Unternehmen und Personalmanagement
Künstliche Intelligenz (KI) birgt ein enormes Potenzial für Unternehmen, zum Beispiel beim Einsatz im Personalmanagement. Joachim Skura, Thought Leader Human Capital Management bei Oracle, nennt Vorteile der KI sowie wichtige Faktoren, die bei der Planung sowie Nutzung zu beachten sind. - Kooperation der Führungskräfte
Da die KI-Technologie heute alle Unternehmensebenen durchdringt, müssen HR-Verantwortliche mit den anderen Führungskräften zusammenarbeiten, um Automatisierungsstrategien für die einzelnen Teams zu entwickeln. - Intelligenz kombinieren
KI muss zu einem Umdenken in Bezug auf die Belegschaft führen: Es geht nicht mehr nur darum, Mitarbeiter einzustellen. Vielmehr müssen menschliche und künstliche Intelligenz kombiniert werden, um die Produktivität zu maximieren. - Sinnvolle Prozessautomatisierung
Ein ganz wesentlicher Aspekt der Nutzung von KI ist, das Streben nach mehr Effizienz in Relation zu den tatsächlichen Möglichkeiten zu setzen. Nur weil sich ein Prozess automatisieren lässt, heißt das noch lange nicht, dass man das auch tun sollte. Das gilt auch im Personalwesen. - Keine Big-Brother-Atmosphäre schaffen
KI kann für die Sicherheit des Unternehmens sehr hilfreich sein. Viele Betriebe nutzen KI-Technik, um Anwendungen, Systeme und Infrastruktur ständig zu überwachen und anomales Verhalten in Echtzeit zu erkennen und zu bewerten. Hier sollten Unternehmen aber unbedingt darauf achten, dass keine „Big-Brother-Atmosphäre“ geschaffen wird. Der Personalabteilung kommt dabei eine wichtige Rolle zu. - Daten und Technik ausschöpfen
KI sollte bei Einstellungs- und Besetzungsplänen zur Anwendung kommen. Der Grund: Es gilt, kontextbezogene Daten und Technologien auszuschöpfen, um Probleme wie hohe Fluktuationsraten in Angriff zu nehmen, Mitarbeiter besser zu verstehen und den vorhandenen Pool an Talenten effektiver zu nutzen. Nur so lässt sich Arbeit intelligenter, angenehmer und kollaborativer gestalten – und letztendlich auch wertschöpfender. - KI im Recruiting nutzen
Künstliche Intelligenz wird derzeit auch im Recruiting immer wichtiger. Recruiter nutzen KI, um herauszufinden, welche Skills das Unternehmen aktuell benötigt, und wo passende Kandidaten zu finden sind. - Bewerbungsmanagement automatisieren
Mit Hilfe von KI lassen sich zeitaufwendige Aufgaben wie das manuelle Screening von Lebensläufen und Bewerber-Pools automatisieren. - Candidate Experience aufbauen
Leistungsstarke und integrierte KI-Funktionen sowie klare Abläufe helfen, im Personalmanagement eine benutzerfreundliche und personalisierte Candidate Experience vom Erstkontakt bis hin zur Einstellung und Eingliederung zu schaffen. - Mehr Effizienz durch Machine Learning
Modernste Machine-Learning-Anwendungen unterstützen das Personalwesen, die Time-to-Hire zu verkürzen, indem sie proaktiv eine Vorauswahl der geeignetsten Kandidaten treffen und Empfehlungen geben. - Chatbots einsetzen
Ein Chatbot kann eine Datenquelle sein, mit deren Hilfe Unternehmen mehr über ihre Mitarbeiter erfahren. Machine-Learning-Analysen von Fragen und Gesprächen können einzigartige und bisher nicht mögliche Einblicke liefern. So lassen sich zugrundeliegende Probleme aufdecken – und das vielleicht noch, bevor sich der Mitarbeiter dieser überhaupt bewusst ist.
In diesem System werden die Menschen eine andere Rolle als bisher einnehmen. Die Nachfrage der Branche nach den besten KI-Entwicklern und Programmierern wird extrem steigen und sie wird mit anderen Branchen um diese Fachkräfte konkurrieren. Das wird nicht billig. Die New York Times berichtete jüngst, dass die besten KI-Entwickler derzeit bis zu eine Million Dollar pro Jahr verdienen.
Auch Analysten und Manager werden noch eine Rolle spielen, auch sie werden sich immer mehr mit künstlicher Intelligenz auseinandersetzen und daran gewöhnen müssen, mit ihr zu arbeiten. Sie werden in der Lage sein müssen, sachkundige Anweisungen an ihre Entwickler darüber zu geben, wie sie die KI-Modelle aufbauen und gewichten sollen. Sie werden zudem die Verantwortung dafür übernehmen müssen, welche Folgen ihre Entscheidungen nicht nur für ihre Unternehmen, sondern auch für ihre Kunden und die Gesellschaft insgesamt haben werden.
Teil 1: Macht KI die Finanzbranche intelligenter?
Teil 2: Mehr Sicherheit durch KI